基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
运用B-P人工神经网络建立了道路交通事故的微观预测模型,通过实例验证了其结果的合理性和准确性.研究结果表明,该预测方法具有很强的学习与泛化能力,预测结果对改善道路交通安全管理有较强的借鉴作用,为交通部门的决策提供重要的依据.
推荐文章
道路交通事故预测模型的构建与应用
交通事故
预测
线性回归分析
灰色理论
福建省道路交通事故预测模型及其应用
道路交通事故
预测模型
BP神经网络
旅客周转量
货物周转量
基于灰色预测模型的河南省道路交通事故预测分析
交通事故
灰色关联分析
灰色GM(1,1)
交通安全
基于灰色关联的 LS-SVM道路交通事故预测
道路交通事故
预测
灰色关联分析
最小二乘支持向量机
动态改变惯性权重自适应粒子群算法
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于B-P神经网络的道路交通事故微观预测模型
来源期刊 道路交通与安全 学科
关键词 B-P神经网络 交通事故 微观预测
年,卷(期) 2006,(7) 所属期刊栏目 学术研究
研究方向 页码范围 15-17
页数 3页 分类号
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邓文 北京交通大学交通运输学院 7 52 4.0 7.0
2 李俊辉 北京交通大学交通运输学院 4 5 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (11)
共引文献  (5)
参考文献  (3)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2007(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2009(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2016(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2006(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
B-P神经网络
交通事故
微观预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
交通工程
双月刊
2096-3432
10-1468/U
大16开
北京市丰台区南四环西路186号汉威国际四区3号楼6M层
2000
eng
出版文献量(篇)
1342
总下载数(次)
5
总被引数(次)
5375
论文1v1指导